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结果显示，金丝该模型能在帕金森病患者运动症状出现前最多7年预测发病情况，准确率达79%。中新网北京6月19日电(记者孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇医学研究论文认为，猴抵通过机器学习模型检测血液中的蛋白质，猴抵或有助于最早在运动症状出现前7年预测帕金森病的发生。

论文共同通讯作者、达比英国伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所JennyHällqvist和德国哥廷根大学医学中心MichaelBartl与同事及合作者一起，达比分析了99名近期被诊断患有帕金森病的患者、72名出现快速眼动睡眠行为障碍但没有帕金森相关运动症状的患者，以及36名健康对照者的血样。论文作者总结指出，秦岭识别早期帕金森病患者能够让更多人参与预防性临床试验，改善患者治疗方案和研究成果。因此，金丝研究患有快速眼动睡眠行为障碍的个体，为深入了解帕金森病发病前的早期病理变化提供了机会。

这方面的后续研究，猴抵还需在更大的队列中进一步验证，才能将这些发现转化到临床应用中。帕金森病是一种神经退行性疾病，达比症状表现为行动迟缓、僵硬和静止性颤抖

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